Proposal of a framework for improving multi-criteria decision-making related to epidemics using heterogeneous spatial data and evolutionary algorithms

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Lopes, Gesiel Rios
Data de Publicação: 2023
Outros Autores: Silva, Roberto Fray da, Pelarigo, Karina Jorge, Yamamura, Mellina, Delbem, Alexandre C. B., Scatolini, Denise, Ghiglieno, Filippo, Saraiva, Antonio Mauro
Tipo de documento: Artigo
Idioma: eng
Título da fonte: Research, Society and Development
Texto Completo: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/39844
Resumo: A tomada de decisão de problemas complexos, como monitoramento e controle de epidemias, envolve múltiplos dados heterogêneos e aspectos espaciais e temporais. A maioria dos problemas não pode ser reduzida a um objetivo, caracterizados como problemas de tomada de decisão multicritério (MCDM). Adicionar aspectos temporais e espaciais aumenta ainda mais a complexidade de lidar com esses problemas. Este artigo propôs uma estrutura que usa algoritmos evolutivos e álgebra de mapas para resolver problemas complexos multidimensionais espaciais e temporais. Foi avaliado em um estudo de caso das doenças dengue e tuberculose em ambiente urbano, considerando dados de multi-resolução e um algoritmo genético. Diversas análises foram realizadas, gerando mapas e informações essenciais para gerar insights sobre o problema e entender melhor as relações espaciais entre as variáveis. A estrutura e o código implementados podem ser aplicados a diferentes problemas, resoluções espaciais e objetivos.
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spelling Proposal of a framework for improving multi-criteria decision-making related to epidemics using heterogeneous spatial data and evolutionary algorithmsPropuesta de un framework para mejorar la toma de decisiones multicriterio relacionadas con epidemias utilizando datos espaciales heterogéneos y algoritmos evolutivosProposta de um framework para melhorar a tomada de decisão multicritério relacionada a epidemias usando dados espaciais heterogêneos e algoritmos evolutivosToma de decisionesIntegración de múltiples fuentesAnálisis de datos espacio-temporalesAlgoritmo evolutivoVisualización de mapas.Tomada de decisãoIntegração de múltiplas fontesAnálise de dados espaço-temporaisAlgoritmo evolutivoVisualização de mapas.Decision-makingSpatio-Temporal data analysisEvolutionary algorithmData fusionMap visualization.A tomada de decisão de problemas complexos, como monitoramento e controle de epidemias, envolve múltiplos dados heterogêneos e aspectos espaciais e temporais. A maioria dos problemas não pode ser reduzida a um objetivo, caracterizados como problemas de tomada de decisão multicritério (MCDM). Adicionar aspectos temporais e espaciais aumenta ainda mais a complexidade de lidar com esses problemas. Este artigo propôs uma estrutura que usa algoritmos evolutivos e álgebra de mapas para resolver problemas complexos multidimensionais espaciais e temporais. Foi avaliado em um estudo de caso das doenças dengue e tuberculose em ambiente urbano, considerando dados de multi-resolução e um algoritmo genético. Diversas análises foram realizadas, gerando mapas e informações essenciais para gerar insights sobre o problema e entender melhor as relações espaciais entre as variáveis. A estrutura e o código implementados podem ser aplicados a diferentes problemas, resoluções espaciais e objetivos.The decision-making of complex problems, such as epidemics monitoring and control, involves multiple heterogeneous data and spatial and temporal aspects. Most problems cannot be reduced to one objective, characterized as multi-criteria decision-making (MCDM) problems. Adding temporal and spatial aspects further increases the complexity of addressing those problems. This paper proposed a framework that uses evolutionary algorithms and map algebra for addressing spatial and temporal multidimensional complex problems. It was evaluated in a case study of dengue and tuberculosis diseases in an urban environment, considering multi-resolution data and a genetic algorithm. Several analyses were conducted, generating maps and information essential to generate insights into the problem and a better understanding of the spatial relations between the variables. The framework and the code implemented could be applied to different problems, spatial resolutions, and objectives.La toma de decisiones de problemas complejos, como el monitoreo y control de epidemias, involucra múltiples datos heterogéneos y aspectos espaciales y temporales. La mayoría de los problemas no se pueden reducir a un objetivo, caracterizado como problemas de toma de decisiones de criterios múltiples (MCDM). Agregar aspectos temporales y espaciales aumenta aún más la complejidad de abordar esos problemas. Este documento propuso un marco que utiliza algoritmos evolutivos y álgebra de mapas para abordar problemas complejos multidimensionales espaciales y temporales. Se evaluó en un estudio de caso de enfermedades de dengue y tuberculosis en un medio urbano, considerando datos multiresolución y un algoritmo genético. Se realizaron varios análisis, generando mapas e información esencial para generar conocimientos sobre el problema y comprender mejor las relaciones espaciales entre las variables. El marco y el código implementado podrían aplicarse a diferentes problemas, resoluciones espaciales y objetivos.Research, Society and Development2023-01-13info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/3984410.33448/rsd-v12i2.39844Research, Society and Development; Vol. 12 No. 2; e0212239844Research, Society and Development; Vol. 12 Núm. 2; e0212239844Research, Society and Development; v. 12 n. 2; e02122398442525-3409reponame:Research, Society and Developmentinstname:Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI)instacron:UNIFEIenghttps://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/39844/32638Copyright (c) 2023 Gesiel Rios Lopes; Roberto Fray da Silva; Karina Jorge Pelarigo; Mellina Yamamura; Alexandre C. B. Delbem; Denise Scatolini; Filippo Ghiglieno; Antonio Mauro Saraivahttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessLopes, Gesiel Rios Silva, Roberto Fray da Pelarigo, Karina Jorge Yamamura, MellinaDelbem, Alexandre C. B. Scatolini, DeniseGhiglieno, FilippoSaraiva, Antonio Mauro 2023-02-14T20:07:52Zoai:ojs.pkp.sfu.ca:article/39844Revistahttps://rsdjournal.org/index.php/rsd/indexPUBhttps://rsdjournal.org/index.php/rsd/oairsd.articles@gmail.com2525-34092525-3409opendoar:2023-02-14T20:07:52Research, Society and Development - Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI)false
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